[发明专利]一种基于图像识别的电梯故障检测及预警方法

说明书

本发明公开了一种基于图像识别的电梯故障检测及预警方法，包括：利用工业摄像机连续不间断采集电梯曳引机实时运行状态图像信息；对所述实时运行状态图像信息进行数据预处理，分解出图像的声音信息，并对所述声音信息进行分类；将声音分解后的图像信息及分类后的声音信息转变为数字信号；利用特征选择机制对所述数字信号进行特征提取，基于判别分析策略分析提取出的特征，得到电梯曳引机实时运行状态，判断电梯是否发生故障；若发生故障，将预警信号发送至电脑终端进行预警。本发明能针对多种故障进行检测、检测目标多样化、检测效率及检测精度高，能够及时发现故障信息，降低事故的发生率。

技术领域

本发明涉及图像处理、电梯故障检测的技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的电梯故障检测及预警方法。

背景技术

近年来，随着互联网技术的不断发展，信息的传递更为方便、快速和广泛。电梯，作为现代建筑内部的唯一交通工具，也在不断的进行信息化升级，如硬件的电子化、系统的集成化、轿厢及外召的电子化和互联网化等等。

而随着国内房地产的发展，电梯在使用量和增长量上都有了长足的增加，而在使用者越来越多的同时，引来的关注也越来越多，同样的，电梯在使用过程中出现故障的概率也越来越大。因此，对电梯运行状况的快速获取甚至实时掌握成了电梯运营商所需要具备的一项功能。

在电梯的日常运行过程中，随着时间的推移，电梯的零部件逐渐老化，导致零部件出现故障，进而影响电梯的正常运行。或者，因为不可预知的因素导致零部件出现故障，进而影响电梯的正常运行，因此，人们越来越重视对电梯零部件故障的有效检测。

随着我国电梯数量日益增加，电梯维护检测人员日显不足,只有曳引机出现故障时候才会派人检测和维修，受到维修人员技术水平和操作方式的限制，传统检测方法只能对部分故障进行检测、检测目标单一、检测过程繁琐、故障位置不容易确定、漏检现象时常发生。由于检测的不及时，很难及早发现新出现的电梯故障，不能预测出潜在的危险。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的技术问题是：传统检测方法只能对部分故障进行检测、检测目标单一、检测过程繁琐、故障位置不容易确定、漏检现象时常发生。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：利用工业摄像机连续不间断采集电梯曳引机实时运行状态图像信息；对所述实时运行状态图像信息进行数据预处理，分解出图像的声音信息，并对所述声音信息进行分类；将声音分解后的图像信息及分类后的声音信息转变为数字信号；利用特征选择机制对所述数字信号进行特征提取，基于判别分析策略分析提取出的特征，得到电梯曳引机实时运行状态，判断电梯是否发生故障；若发生故障，将预警信号发送至电脑终端进行预警。所述特征选择机制的建立包括，图像信号特征选择机制和声音信号特征选择机制；若发生故障，将预警信号发送至电脑终端进行预警；所述声音信号特征选择机制包括，调用audioread，处理得到一个保存所述声音信号音频数据的数组，和一个采样频率；确定相关参数：窗函数、窗长、重叠点数，重叠长度，傅里叶点数；采用spectrogram函数，做短时傅里叶变换：将输入信号做STFT处理后得到的二维含时间、频率序列的数组数据；根据处理后的时频矩阵，绘制语谱图；所述判别分析策略包括，利用深度学习算法构建判别分析模型；基于专家库信息对所述判别分析模型进行训练，得到训练优化后的判别分析模型；输入所提取出的特征向量及时频矩阵进行测试，输出测试结果，根据所述测试结果判断电梯是否发生故障；所述判别分析模型包括，目标函数：